Advertisement

Alexnet网络用于手写数字识别的训练。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该内容主要涵盖了使用Alexnet网络进行训练，针对MNIST手写数字数据集构建模型以及相应的预测程序的开发和应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于AlexNet的手写数字识别训练
    优质
    本项目运用深度学习技术，基于经典的AlexNet网络架构对手写数字图像进行分类和识别。通过调整模型参数与优化算法，实现了高精度的手写数字识别训练任务。 本段落主要介绍使用Alexnet网络训练Mnist手写数字的数据集，并包含相应的训练模型和预测程序。
     
  • 手写数字识别的MATLAB BP神经网络训练程序（附带训练数据）
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB平台的手写数字识别BP神经网络训练程序及相应训练数据集，适用于初学者学习和研究。 提供一个使用MATLAB和BP神经网络的手写体数字识别训练程序及包含5000张手写字数字图片（20x20像素）的数据集。该数据集与训练程序一起用于进行模型的训练工作。
     
  • 手写数字识别的训练样本
    优质
    手写数字识别的训练样本是一组用于机器学习的手写数字图像数据集，旨在通过算法识别和分类不同的数字。 包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本可用于训练分类器，特别适合用于深度学习中的卷积神经网络。由于文件大小限制（上传文件不能超过50M），这里提供了一部分样例数据，读者可以参考这些样式自行制作更多样本。
     
  • 基于LetNet、AlexNet和ResNet的手写数字识别网络模型实现
    优质
    本项目通过PyTorch框架实现了三种经典CNN架构——LeNet、AlexNet及ResNet在手写数字识别任务上的应用，对比分析了它们各自的优缺点。 LetNet、AlexNet 和 ResNet 网络模型可以实现手写数字识别功能，并且可以直接运行包含这些网络模型的代码以及使用 MINST 手写库，方便进行相关修改。
     
  • 手写数字识别的AlexNet方法.rar
    优质
    本资源为《手写数字识别的AlexNet方法》。内容基于AlexNet深度卷积神经网络架构实现对手写数字的分类与识别，提供详细的实验数据和代码支持。适合机器学习与计算机视觉领域的研究者参考使用。 使用Pytorch和AlexNet实现的手写数字识别。
     
  • 基于BP神经网络的手写数字识别Matlab实现_神经网络_BP神经网络_手写数字识别_数字识别_手写字体识别
    优质
    本项目利用MATLAB实现基于BP神经网络的手写数字识别系统，旨在提高对各类手写数字的辨识准确率。通过训练大量样本数据，模型能够有效区分0至9之间的不同手写样式。 BP神经网络实现手写数字识别的Matlab代码可以用于训练一个模型来准确地识别图像中的手写数字。这种方法通过使用多层前馈人工神经网络，并采用反向传播算法调整权重，从而达到较高的分类精度。在进行实际操作时，需要准备大量标记好的数据集作为训练样本，以便优化网络参数和结构以获得最佳性能。
     
  • 手写数字的模式识别训练与识别.zip
    优质
    本项目为一个手写数字识别系统，通过机器学习技术进行模式识别训练，能够准确地对手写数字图像进行分类和识别。 本程序使用MATLAB编写，旨在进行手写数字的训练与识别。文件内包含用于训练和测试的手写数字图片。通过运行该程序可以获得较高的识别率，具体细节请参阅文档。
     
  • 手写数字识别的BP神经网络代码及训练图像
    优质
    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络代码实现，用于对手写数字进行精准识别。包括大量预处理的手写数字图像数据集，旨在优化模型参数、提升分类准确率，并附有详细的文档指导用户完成训练过程。 BP神经网络识别手写数字项目代码适用于MATLAB版本，并附带图片识别包，可以直接使用。该项目的原理及代码分析已在相关博客文章中有详细解释（可通过搜索引擎查找）。由于原程序与博主提供的解析存在一些问题，我花费了一些时间进行了处理和修正，使其成为傻瓜式操作模式。用户只需下载解压文件至E盘，并打开MATLAB即可运行项目。
     
  • 使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型
    优质
    本项目采用TensorFlow框架进行深度学习实践，专注于构建和优化用于识别MNIST数据集中手写数字的神经网络模型。 本段落实例展示了如何使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型，供参考。 导入必要的库： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 定义常量： - `INPUT_NODE = 784`：输入层节点数等于图片像素（28x28=784）。 - `OUTPUT_NODE = 10`：输出层节点数目，代表图片的类别数量。 - `LAYER1_NODE = 500`：隐藏层节点数，仅有一个隐藏层。 - `BATCH_SIZE = 100`：每次训练的数据量。数值越小，灵活性越高。
     
  • 手写数字识别的数据训练与测试
    优质
    本项目专注于手写数字识别技术的研究，涵盖数据预处理、模型构建及效果评估等环节，旨在通过有效的训练和测试提高识别准确率。 国外网站提供了MNIST神经网络训练数据集合，但由于访问受限，受某位大佬委托，本人深入研究并仿照MNIST数据集生成了用于手写数字识别的训练和测试数据。为了规避版权争议，我自动生成了一套包含handwritedigit_test_10.csv（含10条测试集数据）及handwriteddigit_train_100.csv（含100条训练数据）的数据集合。经该大佬使用其神经网络代码进行验证后发现识别准确率可达95%左右，效果相当不错。欢迎各位使用这些资源进行研究和开发工作。